package com.github.yangyishe.p200;

/**
 * 152. 乘积最大子数组
 * https://leetcode.cn/problems/maximum-product-subarray/description/?envType=study-plan-v2&envId=top-100-liked
 *
 * 给你一个整数数组 nums ，请你找出数组中乘积最大的非空连续
 * 子数组
 * （该子数组中至少包含一个数字），并返回该子数组所对应的乘积。
 *
 * 测试用例的答案是一个 32-位 整数。
 *
 *
 *
 * 示例 1:
 *
 * 输入: nums = [2,3,-2,4]
 * 输出: 6
 * 解释: 子数组 [2,3] 有最大乘积 6。
 * 示例 2:
 *
 * 输入: nums = [-2,0,-1]
 * 输出: 0
 * 解释: 结果不能为 2, 因为 [-2,-1] 不是子数组。
 *
 *
 * 提示:
 *
 * 1 <= nums.length <= 2 * 104
 * -10 <= nums[i] <= 10
 * nums 的任何前缀或后缀的乘积都 保证 是一个 32-位 整数
 */
public class Problem152 {
    public static void main(String[] args) {
        int[] nums=new int[]{7,-2,-4};

        Problem152 problem152 = new Problem152();
        int maxProduct = problem152.maxProduct(nums);
        System.out.println("maxProduct = " + maxProduct);
    }

    /**
     * 思路：
     *
     * 考虑使用极邻二元法。
     * 实际维护的，是从[0,n]的最大元素值维护实际最大和相邻最大两个积
     *
     * 这里的邻元素，需要维护最大值和最小值两个
     *
     * @param nums
     * @return
     */
    public int maxProduct(int[] nums) {
        int actualPro=nums[0];
        int nearMax=nums[0];
        int nearMin=nums[0];


        for(int i=1;i<nums.length;i++){
            if(nums[i]>0){
                if(nearMax>0){
                    nearMax*=nums[i];
                }else{
                    nearMax=nums[i];
                }
                if(nearMin>0){
                    nearMin=nums[i];
                }else{
                    nearMin*=nums[i];
                }
            }else if(nums[i]==0){
                nearMax=0;
                nearMin=0;
            }else{
                // tempMax和tempMin不确定哪个大，哪个小，哪个为正，哪个为负
                int tempMax=nearMax*nums[i];
                int tempMin=nearMin*nums[i];
                if(nearMax>0){
                    if(nearMin>0){
                        nearMax=nums[i];
                        nearMin=tempMax;
                    }else if(nearMin==0){
                        nearMax=0;
                        nearMin=tempMax;
                    }else{
                        nearMax=tempMin;
                        nearMin=tempMax;
                    }
                }else{
                    nearMax=tempMin;
                    nearMin=nums[i];
                }

            }
            actualPro=Integer.max(actualPro,nearMax);
        }

        return actualPro;
    }
}
